Sách được đề xuất

Những cuốn sách phù hợp khi kết hợp với việc xây dựng các chiến lược dựa trên AI—bao gồm nền tảng, lịch sử quant và ML hiện đại (tài liệu tham khảo mang tính giáo dục, không phải lời khuyên tài chính).

• Dark Pools

  Scott Patterson

  Phần tiếp theo của The Quants về cấu trúc thị trường, thanh khoản tối và cách các venue thực thi tiến hóa—bối cảnh hữu ích bên cạnh các chủ đề blog nặng về vi cấu trúc.

• Machine Learning for Algorithmic Trading

  Stefan Jansen

  Quy trình Python thực hành từ thu thập dữ liệu đến đánh giá chiến lược—phù hợp với ngăn xếp ML + backtesting được thảo luận trong các bài viết của chúng tôi.

• The Quants

  Scott Patterson

  Lịch sử kể chuyện về cách các mô hình toán học định hình lại Phố Wall—từ stat arb thời kỳ đầu đến sự trỗi dậy của các quỹ phòng hộ có hệ thống.

• Advances in Financial Machine Learning

  Marcos López de Prado

  Các phương pháp thực hành cho việc gán nhãn, kiểm chứng chéo và tầm quan trọng của đặc trưng được điều chỉnh cho chuỗi thời gian tài chính.

• Algorithmic Trading

  Ernest Chan

  Quy trình chiến lược định lượng thực hành: backtesting, thực thi và rủi ro—hữu ích cho những người hành nghề chuyển từ nghiên cứu sang sản xuất.

• Trading and Exchanges

  Larry Harris

  Vi cấu trúc thị trường và cách các lệnh tương tác—kiến thức nền hữu ích cho việc thực thi và market making.

• Options, Futures, and Other Derivatives

  John Hull

  Tài liệu tham khảo kinh điển cho các mô hình định giá phái sinh làm nền tảng cho nhiều phương pháp tiếp cận có hệ thống.

Chỉ là tài liệu tham khảo giáo dục. MarketMaker.cc không xác nhận bất kỳ nhà xuất bản nào; hãy kiểm tra các phiên bản và tính phù hợp với khu vực pháp lý của bạn.